Comunicado de prensa sobre el análisis de datos ómicos

Comunicado de prensa sobre el análisis de datos ómicos

Institución de entrega

Facultad de Ciencias
Departamento de Genética

Profesor(es):

Eszter Ari, Dávid Jónás

Fecha de inicio

10 de febrero de 2025

Fecha de finalización

16 de mayo de 2025

Ámbito de estudio

Campo prioritario CHARM

Nivel de estudios

Carga lectiva, ECTS

7

Breve descripción

El curso tiene como objetivo ofrecer una visión general y conocimientos prácticos sobre los métodos de descarga, manejo, procesamiento y visualización de datos de diversos experimentos de alto rendimiento. Los temas más importantes de las prácticas son: (1) Introducción al entorno informático y a Bash; (2) Introducción a la secuenciación de nueva generación; (3) Genómica; (4) ChIP-seq; (5) Transcriptómica (RNA-seq); (6) Análisis de enriquecimiento funcional; (7) Metagenómica mediante amplificación de genes marcadores (ARN ribosómico 16S); y (8) Proteómica.

Descripción completa

Aquí puedes consultar el calendario más actualizado, la descripción detallada y los requisitos: https://docs.google.com/document/d/1okHYnyxcyyCyohYHSyNDFSWE4sEnllHoQKyvVrJ2-Z0/edit?usp=sharing

Resultados del aprendizaje

Al finalizar el curso, el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos:
Sabe cómo procesar datos genéticos y proteómicos de alto rendimiento.
Comprende los métodos de secuenciación de nueva generación, los datos y cómo procesar las «lecturas» en el caso de la secuenciación genómica, ChIP-seq, RNA-seq y metagenómica de ARN ribosómico 16S.
Conoce los campos de aplicación de los métodos modernos de investigación biológica, comprende la importancia del desarrollo de estos métodos y contribuye a ello en la medida de lo posible.
Posee conocimientos científicos sistemáticos.
Conoce las conexiones entre los conocimientos adquiridos en diferentes materias y comprende la importancia de un enfoque interdisciplinar.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:
Expresarse de forma profesional, tanto oralmente como por escrito, en el ámbito de la bioinformática, la genética de alto rendimiento y la proteómica.
Sistematizar datos y conocimientos, y analizarlos y evaluarlos según criterios científicos.
Reconocer e integrar las conexiones entre los conocimientos de diferentes campos científicos.
Actitud:
Respeta y hace que los demás respeten las normas de ética de la investigación.
Difunde activamente los resultados del ámbito científico, publica con seguridad sus conocimientos incluso en los medios de comunicación y defiende su postura profesional frente a representantes de otros enfoques y de la pseudociencia, si es necesario.
Está abierto a nuevos resultados de investigación biológica y de otras disciplinas científicas, así como a la cooperación científica. Busca desarrollar aún más los resultados existentes y promueve activamente el desarrollo de nuevas líneas de investigación.
Comprometido con la calidad del trabajo, establece un alto nivel de exigencia para el conocimiento científico y el avance tanto propio como de sus compañeros investigadores.
Autonomía y responsabilidad:
Expresa opiniones sobre cuestiones relacionadas con la biología, la bioinformática y los métodos de alto rendimiento de forma responsable, tanto en círculos profesionales como no profesionales.
…

Requisitos del curso

Calificaciones semanales: Recibirás una calificación por tu trabajo cada semana. Si consigues terminar tu trabajo durante la clase práctica, recibirás allí mismo la calificación semanal. Si no has podido terminar tu trabajo durante la clase práctica, puedes enviar las soluciones y el archivo de registro por correo electrónico al profesor antes de que termine la semana en cuestión (!). Una vez transcurrida una semana desde la clase práctica, cada semana adicional supondrá una deducción de un punto en la calificación. (Por ejemplo: si envías una sesión práctica completamente resuelta 10 días después de la sesión, obtendrás una nota de 4 por ese trabajo.)
Si no has faltado a ninguna sesión práctica, puedes obtener un máximo de 11 notas semanales.
La media de las notas semanales constituirá la mitad de tu nota final.
Ausencia a una sesión práctica: Los estudiantes de máster pueden faltar a un máximo de 3 sesiones prácticas. Esto significa que no recibirás una nota para esa semana, ni se tendrá en cuenta para tu nota final.
El examen: Cada uno de vosotros debe elegir un conjunto de datos para analizar utilizando los métodos que habéis aprendido en el curso. Así pues, podéis realizar proteómica, análisis de SNP, secuenciación de ARN (RNA-seq), análisis de ChIP-seq, etc. Depende de vosotros decidir qué tipo de análisis vais a realizar. No dudéis en poneros en contacto con nosotros si necesitáis ayuda para elegir un tema o un conjunto de datos. Una vez hayáis decidido qué conjunto de datos vais a utilizar y qué análisis vais a realizar, escribid entre 3 y 4 frases antes del (fecha: por confirmar) aquí: (enlace al documento). Antes del (fecha: por confirmar), los profesores determinarán si el tema y el conjunto de datos propuestos son adecuados para el examen.
A continuación, realizarás el análisis por tu cuenta. Asegúrate de que cada paso sea reproducible creando un archivo de registro o un informe. Prepara una presentación de 10 minutos con diapositivas que describan el conjunto de datos, el análisis y los resultados. Envíanos el archivo de registro o el informe del análisis por correo electrónico antes del (fecha: por confirmar).
Presenta tu trabajo ante los profesores y tus compañeros el (fecha: por confirmar) durante la clase práctica. Los profesores y tus compañeros podrán hacerte preguntas sobre el análisis que hayas presentado.
La nota final de la clase práctica se basa en tu trabajo a lo largo del semestre (50 %) y en tu presentación

Plazas disponibles

10

Bibliografía del curso (obligatoria o recomendada):

Al final de cada clase se facilitará una lista de bibliografía, artículos y páginas web recomendados.

Actividades educativas previstas y métodos didácticos:

Trabajos individuales y en grupo durante las clases prácticas con ordenadores.

Código del curso

anomicib22lm

Idioma

Método de evaluación

presentación

Certificación definitiva

Extracto académico

Fecha de evaluación

16 de mayo de 2025

Modalidad

Sistema de gestión del aprendizaje en uso

Microsoft Teams, OneDrive, Google Drive

Horas de contacto semanales para el alumno:

4 × 45 min

Día y hora concretos en los que se imparten las clases cada semana

Zona horaria